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合成数据：通过AI驱动的见解更改市场研究的游戏
唐纳德·B·鲁宾（Donald B. Rubin）于1993年首次引入的综合数据已成为保护隐私的有价值工具，同时仍允许进行有效的数据分析。此方法创建人工数据，该数据无需直接使用任何敏感信息，可以反映现实世界模式。像特斯拉和微软这样的公司进一步采取了这一概念，使用合成数据来解决各种领域的复杂问题，包括市场研究，隐私问题和数据访问限制经常出现。今天，合成数据的增长是由其生成多样化和现实数据集的能力驱动的，从而减少了对可能昂贵或难以获得的真实数据的需求。它还允许企业模拟复杂的场景，测试想法并更准确地预测趋势。随着行业继续认识到合成数据的好处，其应用已扩展到自动驾驶，客户行为分析和产品测试等领域。
通过共生游戏代理实现自适应游戏 AI 动态难度扩展
摘要。本文介绍了 AdaptiveSGA，这是一种通过 Symbiotic Game Agent 框架通过自适应游戏 AI 实现动态难度扩展的模型。在现代计算机游戏中使用动态难度平衡对于提高游戏的娱乐价值非常有用。此外，Symbiotic Game Agent 作为一个框架，为游戏代理提供了灵活性和稳健性作为设计原则。本文介绍的工作利用了自适应游戏 AI 和 Symbiotic Game Agent 的优势，实现了一个稳健、高效且可测试的游戏难度扩展模型。本文详细讨论了该模型，并将其与原始的 Symbiotic Game Agent 架构进行了比较。最后，本文描述了它如何应用于模拟足球。最后，简要分析了实验结果，表明实现了动态难度平衡。
通过共生游戏代理实现基于 AI 的自适应游戏动态难度调整
摘要。本文介绍了 AdaptiveSGA，这是一种通过 Symbiotic Game Agent 框架通过自适应游戏 AI 实现动态难度扩展的模型。在现代计算机游戏中使用动态难度平衡对于提高游戏的娱乐价值非常有用。此外，Symbiotic Game Agent 作为一个框架，为游戏代理提供了灵活性和稳健性作为设计原则。本文介绍的工作利用了自适应游戏 AI 和 Symbiotic Game Agent 的优势，实现了一个稳健、高效且可测试的游戏难度扩展模型。本文详细讨论了该模型，并将其与原始的 Symbiotic Game Agent 架构进行了比较。最后，本文描述了它是如何应用于模拟足球的。最后，简要分析了实验结果，表明实现了动态难度平衡。
苏黎世，瑞士，12月。 18，2024 ABB收购Gamesa Electric的电力电子业务
ABB是电气化和自动化的全球技术领导者，使得能够实现更可持续和良好的未来。通过连接其工程和数字化专业知识，ABB帮助行业以高性能运行，同时变得更加高效，富有成效和可持续，因此它们越来越多。在ABB，我们称此为“设计为超越”。该公司拥有140多年的历史，全球超过105,000名员工。ABB的股票在六瑞士交易所（ABBN）和纳斯达克斯德哥尔摩（ABB）上列出。www.abb.com
人工智能会制定你的下一个改变游戏规则的策略吗？
咨询关系建立在信任的基础上，而人工智能的幻觉会严重破坏这种信任。一旦人工智能被添加到咨询工作流程中，客户可能会质疑他们收到的是定制的、经过事实核查的建议，还是算法只是提供一般性建议。如果没有明确的人工智能实施策略和人工监督，人工智能的使用可能会削弱顾问与客户的关系。此外，他们必须确保负责任地使用工具，优先考虑包容性和道德实践。总而言之，为了保持信任，顾问必须对人工智能的作用保持透明，并确保人类判断是决定性因素。这将有助于他们实施有效的人工智能实施策略，以改善整个咨询流程。
增强游戏设计项目中的评估和反馈：增强游戏设计项目中的评估和反馈：利用生成式 AI 进行高效且有意义的评估 利用生成式 AI 进行高效且有意义的评估
摘要 将生成式 AI 工具融入游戏设计教育，为简化通常劳动密集型的评分、评估和反馈流程提供了有希望的方法。在游戏设计课程中，教师经常处理各种文件格式，包括 3D 模型、可执行原型、视频和复杂的游戏设计文档。传统的评估和反馈方法主要是基于文本的，难以为学生提供及时、可操作的见解。此外，只有一小部分优秀学生持续复习并运用反馈，导致效率低下。本文探讨了生成式 AI 工具如何通过自动化评分、生成更加个性化和有意义的反馈以及解决文件格式审查的耗时性来改进这些流程。各种各样。讨论了关键策略，包括使用定制的评分标准进行基于人工智能的评估，自动提示叙述驱动的作业，以及人工智能在审查复杂项目构建中的应用。目标是为教师创造更多时间参与现场指导和实践学习活动，研究表明这样做更有效。它
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
商业中的博弈论：战略决策......
1,2 助理教授，Innocent Hearts 机构集团 摘要 博弈论是理解商业中理性决策者之间战略互动的分析框架。本文探讨了博弈论在商业战略中的应用，重点研究了企业如何使用博弈论模型来增强决策能力并在复杂的市场中获得竞争优势。本文包括不同行业的公司案例研究，例如 Infosys、苹果和三星等公司在全球智能手机市场上的竞争、亚马逊和 Flipkart 在电子商务领域的竞争以及可口可乐和百事可乐在软饮料行业的竞争。每个案例研究都展示了博弈论在现实商业场景中的相关应用，并展示了企业如何使用博弈论模型（如纳什均衡、混合策略和重复博弈）来应对竞争压力、优化定价和预测竞争对手的行为。本文的结论是，博弈论是战略规划的重要工具，使企业能够预测竞争对手的动作并做出有效反应。关键词：博弈论、囚徒困境、序贯博弈、定价策略、纳什均衡、主导策略。 简介 战略决策是企业成功的关键。在当今竞争激烈的商业环境中，组织面临着复杂的战略选择，需要仔细了解竞争对手的行动。博弈论是数学的一个分支，它为分析这些相互作用提供了一个强大的框架，使企业能够预测竞争对手的举动并做出决策以最大化各自的收益。本文探讨了博弈论在商业中的应用，重点关注其在战略决策中的作用及其产生的竞争优势。 当今的公司面临的竞争是动态的、相互关联的。了解竞争对手、客户和其他利益相关者的反应对于保持竞争优势至关重要。博弈论提供了对这些相互作用的洞察，为企业提供了预测潜在结果和制定优化绩效策略的工具。 目标 本研究论文的主要目标是：
使用强化的多人游戏的AI代理...
类似于Alphastar [3]中采用的方法，这项研究强调了实时适应性和决策。尽管取得了重大进步，但挑战仍在处理高维输入，设计有效的奖励系统以及在动态场景中确保稳健的性能[4]。本研究通过实施一个模块化框架来解决这些问题，该框架将有效的数据预处理，可扩展体系结构和迭代培训策略集成在一起。2。文献调查加强学习（RL）已确立自己的强大方法，用于开发能够在动态和高维环境中运行的智能代理。其在多人游戏中的应用引起了重大的研究兴趣，从而在自适应策略和强大的决策框架方面取得了进步。Togelius和Yannakakis（2017）强调了深度强化学习（DRL）对通用视频游戏AI的潜力，强调了环境界面的重要性，在这些界面中，代理可以感知国家，采取行动并根据反馈来优化决策。这种方法已被证明有效地开发了能够响应复杂游戏机制的适应性代理。同样，Vinyals等人。（2019）展示了DRL在Starcraft II中的功能，在那里，代理商学会了通过广泛的
欧盟新产品责任规则：人工智能和人工智能的游戏规则改变者……
2026年倒计时：该指令将于2026年12月9日全面生效。企业有两年的时间来适应这些突破性的规则，确保合规并最大限度地降低责任风险。